- डेटासेट की उपलब्धता
- 2001-01-01T00:00:00Z–2020-12-01T00:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के क्लाइमेट चेंज इनीशिएटिव (सीसीआई) प्रोग्राम, फ़ायर ईसीवी Google Earth Engine
- केडेंस
- एक महीना
- टैग
ब्यौरा
MODIS Fire_cci Burned Area pixel product version 5.1 (FireCCI51), हर महीने का ग्लोबल ~250 मीटर स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाला डेटासेट है. इसमें जली हुई जगह के साथ-साथ सहायक डेटा की जानकारी भी शामिल होती है. यह टेरा सैटलाइट पर मौजूद एमओडीआईएस इंस्ट्रूमेंट से मिले, नियर इन्फ़्रारेड (एनआईआर) बैंड में सर्फ़ेस रिफ़्लेक्टेंस के डेटा पर आधारित है. साथ ही, इसमें टेरा और ऐक्वा सैटलाइट के एक ही सेंसर से मिली, आग की मौजूदा गतिविधि की जानकारी भी शामिल है.
जली हुई जगह का पता लगाने वाला एल्गोरिदम, दो चरणों वाला हाइब्रिड तरीका इस्तेमाल करता है. पहले चरण में, सक्रिय आग के आधार पर, ऐसे पिक्सल का पता लगाया जाता है जिनके जलने की संभावना ज़्यादा होती है. इन्हें "सीड" कहा जाता है. दूसरे में, आग के पैच का पूरी तरह से पता लगाने के लिए, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से इमेज को बड़ा किया जाता है. इस फ़ेज़ को अडैप्टिव थ्रेशोल्डिंग से कंट्रोल किया जाता है. इसमें थ्रेशोल्ड का हिसाब, हर सीड के आस-पास के इलाके की खास विशेषताओं के आधार पर लगाया जाता है. आग लगने से पहले और बाद की इमेज के बीच एनआईआर में गिरावट को, आग का पता लगाने की पूरी प्रोसेस में इस्तेमाल किया जाता है.
इस डेटासेट में, हर पिक्सल के लिए यह जानकारी शामिल होती है: आग का पता पहली बार कब चला, आग का पता चलने की संभावना कितनी है, और आग से प्रभावित ज़मीन का टाइप क्या है. यह जानकारी, ESA CCI Land Cover dataset v2.0.7 से ली गई है. इसके अलावा, ऐसे पिक्सल की पहचान करने के लिए ऑब्ज़र्वेशन फ़्लैग दिया जाता है जिन्हें मान्य ऑब्ज़र्वेशन न होने की वजह से प्रोसेस नहीं किया गया था या वे ऐसे लैंड कवर से जुड़े हैं जो जलते नहीं हैं.
FireCCI51 को ESA Climate Change Initiative (CCI) प्रोग्राम के तहत बनाया गया था. यह Copernicus Climate Change Service (C3S) का भी हिस्सा है.
बैंड
पिक्सल का साइज़
250 मीटर
बैंड
| नाम | इकाइयां | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
BurnDate |
1 | 366 | मीटर | जंगल में आग लगने का पता चलने की तारीख |
|
ConfidenceLevel |
% | 1 | 100 | मीटर | किसी पिक्सल के बर्न होने का पता लगाने की संभावना. इससे सभी पिक्सल के बर्न होने का पता लगाने की अनिश्चितता का पता चलता है. भले ही, उन्हें बर्न न होने के तौर पर क्लासिफ़ाई किया गया हो. |
LandCover |
मीटर | जले हुए पिक्सल की लैंड कवर कैटगरी. इसे CCI LandCover v2.0.7 प्रॉडक्ट से निकाला गया है. Defourny, P., लमार्च, सी॰, बोंटेम्प्स, एस., डी मेट, टी., वान बोगार्ट, ई॰, मोरो, आई., ब्रॉकमैन, सी., बॉटचर, एम॰, किर्चिस, जी॰, वेवर्स, जे., सैंट्रो, एम., रामोइनो, एफ., और ओ. अरिनो (2017). Land Cover Climate Change Initiative - Product User Guide v2. समस्या 2.0. [ऑनलाइन] यहां उपलब्ध है: https://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download/ESACCI-LC-Ph2-PUGv2_2.0.pdf इसे जुलाई 2020 में ऐक्सेस किया गया था. © ESA Climate Change Initiative - Land Cover led by UCLouvain (2017). |
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ObservedFlag |
मीटर | ऐसे फ़्लैग जिनसे यह पता चलता है कि किसी पिक्सल को प्रोसेस क्यों नहीं किया गया.
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LandCover Class Table
| मान | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 0 | #000000 | कोई डेटा नहीं |
| 10 | #ffff64 | बारिश पर निर्भर फ़सल वाली ज़मीन |
| 20 | #aaf0f0 | सिंचाई की गई या बाढ़ के बाद की खेती की ज़मीन |
| 30 | #dcf064 | मोज़ेक फ़सल वाला खेत (>50%) / प्राकृतिक वनस्पति (पेड़, झाड़ी, जड़ी-बूटी) (<50%) |
| 40 | #c8c864 | मोज़ेक नैचुरल वेजिटेशन (पेड़, झाड़ियां, जड़ी-बूटी) (>50%) / फ़सल वाली ज़मीन (<50%) |
| 50 | #006400 | पेड़ों से ढकी जगह, चौड़े पत्ते वाले, सदाबहार, घने से लेकर खुले (>15%) |
| 60 | #00a000 | पेड़ों से ढकी जगह, चौड़ी पत्ती वाले, पर्णपाती, घने से लेकर खुले (>15%) |
| 70 | #003c00 | पेड़ों से ढकी जगह, सुई के आकार की पत्तियां, सदाबहार, घनी से विरल (>15%) |
| 80 | #285000 | पेड़ों से ढकी जगह, सुई के आकार की पत्तियां, पर्णपाती, 15% से ज़्यादा |
| 90 | #788200 | पेड़ों से ढकी जगह, अलग-अलग तरह के पत्ते (चौड़े और सुई के आकार के पत्ते) |
| 100 | #8ca000 | मोज़ेक ट्री और झाड़ियां (>50%) / हर्बेशियस कवर (<50%) |
| 110 | #be9600 | मोज़ेक वाली जड़ी-बूटी वाली वनस्पति (>50%) / पेड़ और झाड़ियां (<50%) |
| 120 | #966400 | Shrubland |
| 130 | #ffb432 | घास का मैदान |
| 140 | #ffdcd2 | लाइकेन और मॉस |
| 150 | #ffebaf | कम वनस्पति (पेड़, झाड़ी, जड़ी-बूटी) (<15%) |
| 170 | #009678 | पेड़ों से ढका, बाढ़ वाला, खारा पानी |
| 180 | #00dc82 | झाड़ी या जड़ी-बूटी वाला इलाका, बाढ़ वाला इलाका, मीठा/खारा/खारा पानी |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
यह डेटासेट मुफ़्त है और सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल किसी भी मकसद से किया जा सकता है. हालांकि, इसके लिए ये शर्तें लागू होंगी:
अगर डेटा का इस्तेमाल किसी प्रज़ेंटेशन या पब्लिकेशन में किया जाता है, तो डेटा का इस्तेमाल करने वाले लोगों को ईएसए की क्लाइमेट चेंज इनीशिएटिव और फ़ायर सीसीआई प्रोजेक्ट के साथ-साथ, डेटा उपलब्ध कराने वाले लोगों के नाम भी बताने होंगे. कृपया काम के किसी भी डेटासेट के डीओआई भी शामिल करें.
सीसीआई के डेटा में बौद्धिक संपत्ति के अधिकार (आईपीआर), डेटा बनाने वाले शोधकर्ताओं और संगठनों के पास होते हैं.
जवाबदेही: सीसीआई डेटा की क्वालिटी या उसके सटीक होने की कोई गारंटी नहीं दी जाती. साथ ही, यह भी नहीं कहा जा सकता कि यह डेटा किसी भी काम के लिए सही है. जानकारी की क्वालिटी या उसके सही होने से जुड़ी सभी शर्तें और जानकारी देने से जुड़ी सभी देनदारियां (लापरवाही से होने वाली कोई भी देनदारी शामिल है) कानून के तहत पूरी तरह से बाहर रखी गई हैं.
उद्धरण
पैडिला पैरेलाडा, एम. (2018): ESA Fire Climate Change Initiative (Fire_cci): MODIS Fire_cci Burned Area Pixel product, version 5.1. Centre for Environmental Data Analysis, 01 November 2018. https://doi.org/10.5285/58f00d8814064b79a0c49662ad3af537.
संबंधित पब्लिकेशन: Lizundia-Loiola, J., ओटॉन, जी., रेमो, आर॰, चुविएको, ई. (2020): MODIS डेटा से, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दुनिया भर में जली हुई जगहों का पता लगाने के लिए, स्पैटियो-टेंपोरल ऐक्टिव-फ़ायर क्लस्टरिंग का तरीका. Remote Sensing of Environment, 236, 111493. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111493
डीओआई
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (JavaScript)
// Visualize FireCCI51 for one year var dataset = ee.ImageCollection('ESA/CCI/FireCCI/5_1') .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31'); var burnedArea = dataset.select('BurnDate'); // Use a circular palette to assign colors to date of first detection var baVis = { min: 1, max: 366, palette: [ 'ff0000', 'fd4100', 'fb8200', 'f9c400', 'f2ff00', 'b6ff05', '7aff0a', '3eff0f', '02ff15', '00ff55', '00ff99', '00ffdd', '00ddff', '0098ff', '0052ff', '0210ff', '3a0dfb', '7209f6', 'a905f1', 'e102ed', 'ff00cc', 'ff0089', 'ff0047', 'ff0004' ] }; var maxBA = burnedArea.max(); Map.setCenter(0, 18, 2.1); Map.addLayer(maxBA, baVis, 'Burned Area');